R可以做熵值法的计算吗

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关键词：熵值法 求解答 资料

这个决策树的例子里面，涉及到熵值法的计算，可以参考一下——


//遍历当前可遍历的数据，进行统计，为计算各属性熵做准备  
           for (int n = 0; n < PNode.DataIndexes.Count; n++)  
           {  
               int theI = PNode.DataIndexes[n];  
               for (int k = 0; k < TestProperties.Count; k++)  
               {  
                   int theJ = TestProperties[k];  
                   var thePropertyCalcNode = thePropertyCount[PropertyNames[theJ]];  
                   //对当前属性计数  
                   thePropertyCalcNode.CalcCount++;  
                   //对第j个属性的当前因子计数  
                   thePropertyCalcNode.AddChildren(Inputs[theJ][theI], "测试属性因子", theI, 1);  
                   //对第j个属性的当前因子的主分类因子计数  
                   thePropertyCalcNode.Children[Inputs[theJ][theI]].AddChildren(Inputs[0][theI], "主分类因子", theI, 1);  
                   //统计归纳各属性因子，采用这种方式可以减少循环.  
                   if (PropertyFactors[PropertyNames[theJ]].Contains(Inputs[theJ][theI]) == false)  
                   {  
                       PropertyFactors[PropertyNames[theJ]].Add(Inputs[theJ][theI]);  
                   }  
               }  
           }  
            
           //计算信息增益量,获取具有最大信息增益属性  
           string theDefaultClassFactor = DefaultClassFactor;  
           //初始化最大测试属性熵值.  
           double theMaxEA = double.MinValue;  
          //记录具有最大熵值属性的索引位置  
           int theMaxPropertyIndex = TestProperties[1];  
           //总信息熵值，其实就是分类属性的熵值.  
           double theTotalEA = 0.0;  
          //记录总的样本数，用于估算概率.  
           double theTotalSimple = 0;  
  
           for(int theI=0;theI<TestProperties.Count;theI++)  
           {  
               int thePIndex_1 = TestProperties[theI];  
               if (thePIndex_1 == 0)  
               {  
                   //主分类熵值计算，计算公式与测试属性有所不同.  
                   CalcNode theCalcNode = thePropertyCount[PropertyNames[thePIndex_1]];  
                   double theCount = theCalcNode.CalcCount;  
                   theTotalSimple = theCount;  
                   double theMaxSubCount = -1;  
                   theTotalEA = 0.0;  
                   //求和(-Pj*log2(Pj))  
                   foreach (var theSubNode in theCalcNode.Children)  
                   {  
                       if (theSubNode.Value.CalcCount > 0)  
                       {  
                           double thePj = theSubNode.Value.CalcCount / theCount;  
                           theTotalEA += 0 - thePj * Math.Log(thePj, 2);  
                       }  
                       if (theMaxSubCount < theSubNode.Value.CalcCount)  
                       {  
                           theMaxSubCount = theSubNode.Value.CalcCount;  
                           theDefaultClassFactor = theSubNode.Key;  
                       }  
                      //测试输出，跟踪计算路径.  
                       OutContents += "\r\n" + thePrefix + theCalcNode.CalcCount + ":: " + PropertyNames[thePIndex_1] + ":: " + theSubNode.Value.Type + " :: " + theSubNode.Key + " :: " + theSubNode.Value.CalcCount;   
  
                   }  
               }  
               else  
               {  
                   //测试属性熵值计算。  
                   CalcNode theCalcNode = thePropertyCount[PropertyNames[thePIndex_1]];  
                   double theJEA = 0.0;  
                   foreach (var theSubNode_1 in theCalcNode.Children)  
                   {  
                       if (theSubNode_1.Value.CalcCount > 0)  
                       {  
                           double theSjCount = theSubNode_1.Value.CalcCount;  
                           double theSj_1 = theSjCount / theTotalSimple;  
                           double theSj_2 = 0.0;  
                             
                           foreach (var theSubNode_2 in theSubNode_1.Value.Children)  
                           {  
                               if (theSubNode_2.Value.CalcCount > 0)  
                               {  
                                   double thePj_1 = Convert.ToDouble(theSubNode_2.Value.CalcCount) / theSjCount;  
                                   theSj_2 += 0.0 - thePj_1 * Math.Log(thePj_1, 2);  
                               }  
                               OutContents += "\r\n" + thePrefix + theCalcNode.CalcCount + ":: " + PropertyNames[thePIndex_1] + " :: " + theSubNode_1.Value.Type + " :: " + theSubNode_1.Key + " :: " + theSubNode_1.Value.CalcCount  
                                    + theSubNode_2.Value.Type + " :: "  + theSubNode_2.Key + " :: " + theSubNode_2.Value.CalcCount;   
                           }  
                           theJEA += theSj_1 * theSj_2;  
                       }  
                        
                   }  
                   theJEA = theTotalEA - theJEA;  
                   //只记录最大熵值属性信息.  
                   if (theMaxEA < theJEA)  
                   {  
                       theMaxEA = theJEA;  
                       theMaxPropertyIndex = thePIndex_1;  
                   }  
               }  
           }  


整个例子可以参考：http://www.tuicool.com/articles/Vj6vYn

DM小菜鸟 发表于 2014-12-29 15:43
这个决策树的例子里面，涉及到熵值法的计算，可以参考一下——

这是Java代码哇